基于VaR-GARCH模型的股指期货基差风险度量研究

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1、学校代码10125专业代码020204硕士学位论文题目基于VaR-GARCH模型的股指期货基差风险度量研究姓名许坚专业金融学研究方向金融工程所属学院财政金融学院指导教师杨秀昌二〇一五年六月五日UniversityCode10125MajorCode020204ShanxiUniversityofFinance&EconomicsThesisforMaster’sDegreeTitleResearchontheMeasurementofBasisRiskofStockIndexFuturesBasedonVaR-GARCHModelNameXuJianMajorFinanc

2、eResearchOrientationFinancialEngineeringSchoolFacultyofFinance&BankingTutorYangXiuchangJune5,2015学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究所做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保管、

3、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权山西财经大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于保密□,不保密□。在年解密后适用本授权书。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月日山西财经大学硕士学位论文摘要沪深300股指期货于2010年4月16日正式推出,标志着我国资本市场发展的又一里程碑。但是由于股指期货可以杠杆交易,使其面临很大的风险,因此,如何利用其进行套期保值成为股指期货市

4、场交易主体追逐的热点之一。研究沪深300股指期货基差风险具有很强的现实意义。本文将对我国沪深300股指期货基差风险进行全面的研究。首先对基差风险的概念、套期保值的效果与基差风险的关系进行详细的阐述;接着引出实证研究股指期货基差风险的方法;然后通过实证研究预测和分析股指期货基差风险;最后提出我国股指期货基差风险管理的相关建议。本文通过对沪深300股指期货基差风险的理论与实证分析,结果表明:相对于传统的风险度量方法,VaR模型只使用数学统计方法计算在一定置信水平下的最大期望损失,直接测算风险,简洁明了并且准确。使用VaR模型计算的VaR值基本上覆盖了实际每日基差波动范围,Va

5、R模型可以用来很好地度量沪深300股指期货基差的波动范围,能够测算在一定置信水平下,套期保值者面临的最大损失,也就锁定了股指期货基差风险。计算VaR值有三种方法:历史模拟法、方差-协方差法、和蒙特卡罗模拟法。通过分析,方差-协方差法相比另外两种方法具有计算方便迅速,数据容易收集等优势。更多的投资者和金融机构倾向于方差-协方差法。由于金融时间序列存在聚集性,文章分别引入VaR-GARCH模型、VaR-TARCH模型和VaR-EGARCH模型,并使用这三种模型分别计算出了沪深300股指期货基差的VaR值数据,进行模型比较。结果显示三种模型都能预测基差的波动,结果都较为准确,但

6、是VaR-GARCH模型最为准确,所以本文最终采取VaR-GARCH模型。基于实证结果,对股指期货基差风险管理提出如下建议:投资者使用VaR模型制定投资策略;监管者使用VaR模型对金融市场进行监管;交易中介使用VaR模型建立基差风险的实时预警系统。关键词:股指期货,基差风险,VaR-GARCH模型,风险管理1基于VaR-GARCH模型的股指期货基差风险度量研究2山西财经大学硕士学位论文AbstractCSI300indexfutureswasofficiallylaunchedinApril16,2010,whichwasamilepostsignofChina'scap

7、italmarket.Becausethestockindexfuturescanbeusedinhighleveragedtransactions,itfacesagreatrisk.Howtouseithedginghasbecomeoneofthehotspotsissuesforinstitutionalinvestors.ResearchontheCSI300indexfuturesbasisriskhasverypracticalsignificance.Thispaperwillconductacomprehen

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